I.7Речь, диалоги и встречи

MaziyarPanahi/calme-2.2-qwen2-72b-GGUF — квантизированная версия дообученной языковой модели calme-2.2-qwen2-72b, разработанной и квантизированной MaziyarPanahi на основе Qwen/Qwen2-72B-Instruct. Модель предназначена для генерации текста в диалоговых и общих сценариях использования больших языковых моделей, включая ответы на вопросы, рассуждения и решение задач. Для работы используется шаблон ChatML; поддерживаемые форматы GGUF рассчитаны на запуск через совместимые инструменты, например llama.cpp. Модель основана на архитектуре Qwen2 с заявленным размером 72 млрд параметров и представлена в вариантах квантизации от 2 до 16 бит, включая Q2_K, 3-, 4-, 5-, 6- и 8-битные варианты. Квантизация позволяет снизить требования к памяти, однако может уменьшать точность по сравнению с полноразмерной версией; README не содержит сведений о длине контекста, точном наборе языков, требованиях к оборудованию и результатах комплексного сравнения. В опубликованных оценках указаны результаты на TruthfulQA, Winogrande, ARC-Challenge и GSM8K, но они не гарантируют качество в конкретных прикладных сценариях. Лицензия обозначена как other с названием tongyi-qianwen; в качестве лицензионного документа указана лицензия Qwen/Qwen2-72B-Instruct. Перед использованием необходимо проверить её условия, особенно требования к распространению и коммерческому применению.

MaziyarPanahi/calme-2.3-qwen2-7b — дообученная Maziyar Panahi версия языковой модели Qwen2-7B для диалоговой генерации текста. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и формат safetensors; для общения применяется шаблон ChatML. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для чата и широких задач генерации и понимания текста. В README заявлена цель улучшить базовую модель по бенчмаркам; приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 22,74, IFEval и BBH. В качестве данных для дообучения указаны HelpSteer2, OpenHermes-2.5, набор задач Orca Math и SlimOrca. Карточка указывает английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Результаты бенчмарков сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях.

Calme-4x7B-MoE-v0.1 — языковая модель MaziyarPanahi для генерации текста и диалогов. Она построена на архитектуре Mixture of Experts семейства Mixtral и объединяет четыре дообученные модели Calme-7B; в описании указано, что на каждый токен активируются два эксперта. Метаданные Hugging Face сообщают 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors; README приводит оценку общего числа параметров свыше 24 млрд. Модель подходит для диалоговых приложений, ответов на вопросы, объяснений и задач рассуждения на естественном языке. В README приведены результаты ARC, HellaSwag и TruthfulQA, но качество может различаться в зависимости от задачи и формулировки запроса. Сведения о поддерживаемых языках и специализированной предметной области не приведены. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка не содержит подробной оценки ограничений, поэтому результаты следует проверять в целевом сценарии.

Calme-7B-Instruct-v0.4 — разговорная языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она дообучена на базе Mistral-7B на высококачественных наборах данных и предназначена для генерации связных ответов в диалоге. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста, где важны ясность и последовательность. Доступна в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены результаты сравнительных оценок качества; упоминание высококачественных данных не раскрывает их состав.

Captain-Eris_Twighlight-Magnum-12B — объединённая разговорная языковая модель на основе архитектуры Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из anthracite-org/magnum-v4-12b и Nitral-archive/Captain_Eris-Twighlight-12B. Модель содержит 12,1 млрд параметров, рассчитана на генерацию текста и диалоговых ответов; в метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а карточка указывает контекст до 1 024 000 токенов. Модель предназначена для чат-сценариев и генерации прозы. Метаданные связывают одну из базовых моделей с ответами в стиле Claude 3, но отдельные языки и специальные прикладные области для этой модели не заявлены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Carnice-V3-27b-Pollard — это квантизированная версия модели Carnice-V3, разработанной kai-os и подготовленной PollardWeights с использованием метода Pollard Weights. Модель предназначена для диалоговых и универсальных задач генерации текста, а также поддерживает мультимодальные сценарии с изображениями при подключении отдельного визуального проектора. Она распространяется в формате GGUF и совместима с llama.cpp, ik_llama.cpp, Ollama, LM Studio и другими совместимыми приложениями. Модель содержит около 27,4 млрд параметров и использует архитектуру qwen3_5. В карточке указана поддержка английского языка; базовая модель заявлена как текстовая, а обработка изображений доступна через проектор mmproj-Carnice-V3-BF16.gguf, который необходимо загрузить отдельно. Основной вариант PollardMix IQ3_S занимает 12,08 ГБ вместо примерно 54,72 ГБ в формате f16; также доступны варианты IQ4_XS и Q6_K с большим размером и потенциально более высокой точностью. Распределение битов выполняется по чувствительности отдельных слоёв, а не равномерно. Для IQ3_S указаны perplexity 7,88 и производительность около 6,9 токена в секунду, однако скорость зависит от оборудования. Сильной стороной модели является существенное снижение требований к памяти при сохранении единого набора весов и совместимости со стандартной экосистемой GGUF. Ограничения включают потерю точности из-за квантизации, зависимость производительности от оборудования и необходимость ik_llama.cpp для некоторых вариантов Trellis; для мультимодального режима требуется отдельный BF16-проектор. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, унаследованной от базовой модели.

Celestial-Order-24B-V2.5 — языковая модель Sorihon, полученная слиянием предварительно обученных моделей методом DARE TIES с помощью mergekit. В качестве базовой использована Sorihon/Celestial-Order-24B-V2, также в слияние включена Delta-Vector/Rei-24B-KTO. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 23,4 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и чат. Её можно применять для диалогов и творческого письма; контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Модель доступна в формате safetensors и используется через Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана. Сведения о поддерживаемых естественных языках и конкретных ограничениях качества отсутствуют.

ChatML-Nemo-Pro-V2 — объединённая языковая модель, опубликованная пользователем win10. Она создана методом TIES с помощью mergekit на базе shuttleai/shuttle-2.5-mini с включением cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Метаданные указывают контекстное окно до 1 024 000 токенов; в карточке также отмечена поддержка чата. README не описывает отдельные специализированные сценарии или языки, поэтому модель можно характеризовать только как универсальную языковую модель для генерации текста и диалога. В репозитории указаны веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ChickaQ-Large — языковая модель с открытыми весами из семейства ChickaQ, созданная слиянием моделей методом TIES при помощи mergekit. В слиянии использованы vilm/Quyen-Mini-v0.1 и Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat; в конфигурации базовой указана Quyen-Mini-v0.1. Модель построена на архитектуре Qwen2ForCausalLM, содержит 1,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Метаданные не указывают специализацию на конкретной предметной области или язык. Лицензия и отдельные ограничения применения в предоставленных материалах не описаны.

Citaman/command-r-31-layer — модель генерации текста на архитектуре Cohere, созданная автором репозитория с помощью mergekit. Веса объединены методом SLERP из двух срезов модели Citaman/command-r-32-layer; каталог также связывает её с этой базовой моделью как с дообученной. Модель содержит 27,6 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Её можно применять для ведения беседы и генерации ответов в сценариях с подключёнными инструментами. README и метаданные не описывают специализацию по языкам или предметным областям. В карточке не приведены результаты оценки качества и конкретные ограничения применения. Лицензия в доступных данных не указана.

Citaman/command-r-7-layer — языковая модель для генерации текста, опубликованная пользователем Citaman. Это плотная причинно-языковая модель семейства Cohere с 7,9 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors и создан с помощью mergekit методом SLERP на основе Citaman/command-r-8-layer. По метаданным модель рассчитана на диалог и интерфейс вызова инструментов; контекст составляет 8192 токена. Подходит для генерации ответов в чат-ботах и для сценариев, где языковая модель взаимодействует с инструментами. Модель принимает текст и генерирует текст. README описывает объединение с перекрывающимися диапазонами слоёв одной базовой модели. В предоставленных материалах нет сведений о лицензии и поддерживаемых естественных языках, поэтому условия коммерческого использования и языковые возможности определить нельзя.

Edens-Gate/Control-8B-V1.1-abliteration — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic на основе Delta-Vector/Control-8B-V1.1 и grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B. Это плотная архитектура семейства Llama с примерно 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131072 токена. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Метаданные не содержат сведений о лицензии, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя. Карточка описывает метод слияния, но не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.

CrPO-SFT-Llama-3.1-8B-Instruct — плотная языковая модель семейства Llama, разработанная авторами репозитория и дообученная методом supervised fine-tuning на наборе MuCE-SFT из работы Creative Preference Optimization. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; её можно применять как основу для разговорных ассистентов и генерации ответов. Модель содержит около 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке указана поддержка английского языка; доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии MIT.

Darwin-9B-KOREA — VIDRAFT Darwin-сериисийн 9-миллиардная плотная языковая модель для двуязычных рассуждений на корейском и английском языках. Она создана слиянием моделей FINAL-Bench/Darwin-9B-Opus и FINAL-Bench/Darwin-9B-NEG методом послойной линейной интерполяции; использует архитектуру семейства Qwen 3.5 и формат Safetensors. Шаблон чата и токенизатор взяты от Darwin-9B-Opus. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и задач, где требуется рассуждать, в том числе на английском с последующим ответом на корейском. Разработчик сообщает о равной точности с обеими родительскими моделями на внутреннем тесте из 35 примеров и о доле ответов на корейском 91,3% на 23 корейских вопросах. Для развертывания в BF16 указано около 20 ГБ видеопамяти; автор рекомендует задавать не менее 1024 выходных токенов из-за склонности модели к развернутым рассуждениям. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели vasimakram01/dawah_llama2_working_repo на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf, поэтому описание составлено по ней. NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf — диалоговая языковая модель семейства Llama 2, разработанного Meta и опубликованная в формате Hugging Face Transformers. Это плотный авторегрессионный трансформер с 6,6 млрд параметров; веса представлены в форматах PyTorch и Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, а её контекст составляет 4096 токенов. Модель дообучена с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением по человеческим отзывам для диалогов в формате помощника. Она предназначена для ответов на вопросы, ведения диалога и генерации текста на английском языке. Для ожидаемого поведения нужно соблюдать форматирование Llama 2 Chat с соответствующими маркерами инструкций и токенами. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, а проведённые оценки не охватывают все возможные сценарии. Данные предобучения имеют срез до сентября 2022 года. Использование регулируется собственной лицензией Meta для Llama 2; для получения весов требуется принять её условия.

win10/DeepSeek-R1-Distill-sthenno-14b-0121-union-tokenizer — объединённая модель на 14 млрд параметров, созданная автором репозитория методом TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована sthenno-com/miscii-14b-1225; в объединение также вошли sthenno/tempesthenno-ppo-ckpt40 и unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B. Модель построена на архитектуре Qwen2 и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и поддержку чата; языки и специализированные прикладные области в карточке не определены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DiscoLM German 7b v1 — плотная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, разработанная DiscoResearch. Она дообучена на инструкциях и диалогах на немецком и английском языках: после этапа SFT модель прошла дополнительное обучение DPO. Модель предназначена для повседневного общения, генерации и понимания текста, а также перевода; использует шаблон диалога ChatML и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель ориентирована прежде всего на качественные ответы на немецком, сохраняя беглость на английском. В README также заявлены экспериментальная поддержка вызова функций и структурированных ответов. Авторы отмечают, что модель уступает более крупным моделям в сложных рассуждениях, математике и программировании, а также в некоторых задачах кодирования и извлечения данных. Она может выдавать неверные или оскорбительные ответы. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели roskosmos19/Dolphin-4B-Instruct-flash на Hugging Face совпадает с карточкой roskosmos19/Orca-4B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Orca-4B-Instruct — компактная инструктивная языковая модель, опубликованная roskosmos19. По карточке она основана на архитектуре Qwen3 и предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций. Модель содержит около 3,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и принимает контекст до 16 384 токенов. Модель рассчитана на генерацию ответов, следование инструкциям и разговорные сценарии; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Карточка описывает оптимизацию для экономичного запуска: сокращённый контекст и удалённые мультимодальные специальные токены уменьшают требования к памяти, сохраняя фокус на текстовых ответах. Доступны веса в формате safetensors. Модель подходит для локальных чат-ботов, помощников и других приложений, где важны умеренный размер и стоимость инференса. Ограничение контекста до 16 384 токенов исключает обработку очень длинных запросов; сведения о поддерживаемых естественных языках в карточке не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

Это объединённая языковая модель mergekit-community, созданная методом SLERP на основе arcee-ai/sec-mistral-7b-instruct-1.6-epoch и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM с плотной архитектурой и содержит 7,1 млрд параметров; опубликованные веса представлены в формате Safetensors, а библиотека запуска — Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях: она принимает текстовый запрос и формирует текстовый ответ. Контекст составляет до 32 768 токенов. Карточка не описывает отдельные прикладные области или языковые характеристики, поэтому их нельзя уточнить по имеющимся данным. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Dream-7B-slerp — объединённая с помощью mergekit языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная пользователем chasedreaminf. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В слиянии использованы ignos/Mistral-T5-7B-v1 и Toten5/Marcoroni-neural-chat-7B-v2. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории указаны веса в формате safetensors и лицензия Apache-2.0. README не описывает отдельные возможности, языковую специализацию или результаты оценки качества.

jaspionjader/ek-3 — слитая автором модель семейства Llama, созданная методом Model Stock с помощью mergekit на основе jaspionjader/ek-1 и с участием ещё четырёх моделей: Kosmos-EVAA-Franken-Immersive-v39-8B, ek-2, Kosmos-EVAA-Franken-Immersive-v41-8B и bbb-6. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и доступна в формате safetensors. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов; в карточке указаны возможности chat и библиотека Transformers. Метаданные не приводят сведений о специализированной предметной области или поддерживаемых естественных языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

EVA-QwQ-32B-Preview — плотная языковая модель на 32 млрд параметров, созданная слиянием моделей Qwen/QwQ-32B-Preview и EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2 методом TIES с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; базовая модель QwQ ориентирована также на математические рассуждения и программирование. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель может подойти для диалоговых приложений и генерации ответов, а также для задач рассуждения и программирования, унаследованных от базовой QwQ. Карточка не приводит результатов оценки качества или отдельных гарантий этих возможностей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MaziyarPanahi/Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment27Experiment29 — объединённая модель для генерации текста и диалогов. Она создана слиянием моделей automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment27Experiment29-7B; в основе лежит плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст. Её контекст составляет до 32 768 токенов, формат весов — safetensors. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Сведения о специализации по языкам и прикладным областям в карточке отсутствуют.

Experiment26Neuralsirkrishna_Strangemerges_32Strangemerges_30 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_32Strangemerges_30-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных языках и специализированных областях применения в предоставленных материалах отсутствуют.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Experiment28Neuralsirkrishna — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment28Neuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется языковая модель с контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка не описывает специализацию, поддерживаемые языки или отдельные возможности, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения для генерации текста. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_MeliodasNeuralsirkrishna — объединённая модель на основе Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/MeliodasNeuralsirkrishna-7B. Это плотная авторегрессионная модель объёмом 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию модели, обучающие данные или отдельные гарантии качества, поэтому её возможности следует считать общими для генерации текста.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_ShadowCalme — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других текстовых сценариях на основе языковой модели. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

FineLlama-3.1-8B_instruct — диалоговая языковая модель, опубликованная phogen и дообученная на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и ответов в формате диалога по инструкциям. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Контекстное окно — до 131 072 токенов. В карточке указан английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Это диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi слиянием моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Darklord23/finetuned-mistral-7b методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель может использоваться для диалога, ответов на вопросы и генерации текста по запросу. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Сведения о специализированных областях применения и дополнительных ограничениях качества не приводятся.

FoxBeagle-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit из shadowml/WestBeagle-7B и alnrg2arg/test3_sft_16bit. В карточке указано слияние методом slerp; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель поддерживает диалоговый режим и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и сценариев, где требуется отвечать на сообщения или продолжать текст с учётом длинного контекста. README не приводит результатов оценки качества или сведений о целевых областях применения. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства и ограничивающая коммерческое применение.